halcon中文最新版是一款内存占用少,绿色安全的视觉算法工具。halcon能快速的进行图像三维进行分析计算,轻松检测图像异常问题,便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发,可谓是功能强大且齐全,且界面简洁明了,操作简单易上手,感兴趣的小伙伴快下载吧!
halcon是一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境。它节约了产品成本,缩短了软件开发周期——halcon灵活的架构便于机器视觉,医学图像和图像分析应用的快速开发。软件拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境,内含各类滤波、色彩以及几何、数学转换、形态学计算分析、校正、分类辨识、形状搜寻等等基本的几何以及影像计算功能。
1、ecc200代码读取器加速
在halcon19.11中,用于多核系统的ecc200代码的代码读取器得到了显着加速。
对于特别难以检测和读取的代码,实现了最大的改进。对于此类代码,可以实现约200%的加速。
通过优化利用现有硬件功能,这种速度还大大提高了基于嵌入式代码阅读器的生存能力。
2、onnx支持
许多公司使用开源框架来训练深度学习模型(cnn)的分类器。这些cnn可以导出为onnx(开放神经网络交换)格式。
halcon18.11能够读取onnx格式的数据,从而允许在halcon中使用先前创建的第三方网络。
3、通用boxfinder
通用包装盒查找器找到的不同包装盒,在halcon18.11中,提供了用于拾取和放置应用程序的新功能。
通用的盒查找器允许用户根据3d空间查找不同尺寸的盒,而无需为每种所需的盒尺寸训练模型。
这使许多应用程序效率更高-特别是在物流和制药行业,通常使用各种不同尺寸的盒子。
4、深度学习异常检测
自动化表面检测是许多制造业中的重要任务,基于深度学习的解决方案正成为一种标准工具,可用于区分零件,检测和分割缺陷
但是,通常很难获得足够的缺陷图像,或者标记可用数据的工作量非常大。
halcon的新异常检测功能使您可以仅使用相对较少数量的“良好”图像进行训练来进行检查。
推断导致与训练图像相比在检查图像中检测到的“异常”。在右侧,您可以看到瓶颈问题的示例。
1、技术革新
halcon可以实现真正意义上的目标识别。基于样本的识别方法可以区分出数量巨大的目标对象。
使用这种技术可以实现仅依靠颜色或纹理等特征即可识别经过训练的目标,从而无需再采用一维码或二维码等用于目标识别的特殊印记。
2、高速机器视觉体验
自动算子并行处理(aop)技术是halcon的一个独特性能。
halcon中支持使用gpu处理进行机器视觉算法的算子超过75个,比其他任何软件开发包提供的数量都多。
除此之外,基于聚焦变化的深度图像获取(depthfromfocus)、快速傅立叶变换(fft)。
和halcon的局部变形匹配都有显著的加速。halcon会带给用户更高速的机器视觉体验。
3、强大的三维视觉处理
halcon提供的一个极为突出的新技术是三维表面比较,即将一个三维物体的表面形状测量结果与预期形状进行比较。
halcon提供的所有三维技术,如多目立体视觉或sheetoflight,都可用于表面重构;同时也支持直接通过现成的三维硬件扫描仪进行三维重构。
此外,针对表面检测中的特殊应用对光度立体视觉方法进行了改善。不仅如此,halcon现在还支持许多三维目标处理的方法。
如点云的计算和三角测量、形状和体积等特征计算、通过切面进行点云分割等。
1.BUG优化修改。
2.优化部分功能。
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